Curs de pregatire Azure Data Lake Storage Gen2

Această formare condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel intermediar până la avansat care doresc să construiască și să implementeze aplicații în cloud bazate pe inteligență artificială folosind Microsoft Azure.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Să dezvolte aplicații bazate pe evenimente și serverless folosind Azure Functions.
• Să gestioneze soluții de stocare Azure și mașini virtuale.
• Să implementeze și să scaleze aplicații web folosind Azure App Service și containere Docker.
• Să integreze inteligența artificială, învățarea automată și procesarea limbajului natural folosind Azure AI Services.
• Să utilizeze GitHub Copilot pentru a asista în dezvoltarea aplicațiilor în cloud bazate pe AI.

Acest training live, condus de un instructor, în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor IT de nivel începător care doresc să învețe despre Microsoft Azure și cloud computing.

Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă conceptele de bază ale cloud-ului.
• Identifice serviciile Azure de bază.
• Descrie soluțiile și instrumentele de management de bază din Azure.
• Înțeleagă caracteristicile generale de securitate și securitate a rețelei.
• Înțeleagă caracteristicile de identitate, guvernanță, confidențialitate și conformitate.
• Înțeleagă gestionarea costurilor Azure și Acordurile privind Nivelul de Servicii (SLA-uri).

Acest curs live, condus de un instructor, în Moldova (online sau la fața locului), se adresează dezvoltatorilor și profesioniștilor tehnici de nivel începător / intermediar / avansat care doresc să utilizeze Microsoft Azure pentru a construi, testa și implementa agenți IA destinați aplicațiilor de afaceri.

La finalul acestui curs, participanții vor fi capabili să: înțeleagă arhitectura unui agent IA pe Azure, să creeze și să configureze un agent funcțional, să conecteze agenții la sursele de cunoștințe ale afacerii, să evalueze și să pregătească agenții pentru implementare.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat inginerilor DevOps, dezvoltatorilor și managerilor de proiecte care doresc să utilizeze Azure DevOps pentru a construi și a implementa aplicații enterprise optimizate mai rapid decât abordările tradiționale de dezvoltare.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege vocabularul și principiile fundamentale ale DevOps.
• Instala și configura instrumentele necesare Azure DevOps pentru dezvoltarea software.
• Utiliza instrumentele și serviciile Azure DevOps pentru a se adapta continuu la cerințele pieței.
• Construi aplicații enterprise și evaluează procesele actuale de dezvoltare pe baza soluțiilor Azure DevOps.
• Gestiona echipele mai eficient și accelerează timpul de implementare a software-ului.
• Adoptă practici de dezvoltare DevOps în cadrul organizației.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în știința datelor și inginerilor de nivel intermediar care doresc să utilizeze Google Colab și Apache Spark pentru procesarea și analiza datelor mari.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze un mediu de big data folosind Google Colab și Spark.
• Să proceseze și să analizeze seturi mari de date eficient cu Apache Spark.
• Să vizualizeze datele mari într-un mediu colaborativ.
• Să integreze Apache Spark cu instrumente bazate pe cloud.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor Java de nivel intermediar, inginerilor de software și entuziaștilor cloud care doresc să valorifice puterea Azure OpenAI pentru a crea aplicații inteligente.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă principiile AI-ului generativ și aplicațiile acestuia.
• Să configureze și să gestioneze un serviciu Azure OpenAI.
• Să integreze modelele OpenAI în aplicațiile Java.
• Să implementeze funcționalități alimentate de AI în aplicațiile web.

Apache NiFi este o platformă open-source bazată pe fluxuri pentru integrarea datelor și procesarea evenimentelor. Permite rutarea, transformarea și medierea automată a datelor în timp real între sisteme disparate, cu o interfață web și control detaliat.

Acest training condus de un instructor, live (pe fața locului sau la distanță), este destinat administratorilor și inginerilor de nivel intermediar care doresc să implementeze, să gestioneze, să securizeze și să optimizeze fluxurile de date NiFi în medii de producție.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să instaleze, să configureze și să întrețină clustere Apache NiFi.
• Să proiecteze și să gestioneze fluxuri de date din diverse surse și destinații.
• Să implementeze automatizarea fluxurilor, rutarea și logica de transformare.
• Să optimizeze performanța, să monitorizeze operațiunile și să depaneze problemele.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă cu discuții despre arhitectura din lumea reală.
• Laboratoare practice: construirea, implementarea și gestionarea fluxurilor.
• Exerciții bazate pe scenarii într-un mediu de laborator live.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Acest training oferă o introducere practică în construirea fluxurilor de lucru scalabile pentru procesarea datelor și Învățarea Automată folosind PySpark. Participanții învață cum funcționează Apache Spark în ecosistemele moderne de Big Data și cum să proceseze eficient seturi mari de date folosind principiile calculului distribuit.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinat inginerilor care doresc să configureze și să implementeze sistemul Apache Spark pentru procesarea unor volume foarte mari de date.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Instala și configura Apache Spark.
• Procesarea și analiza rapidă a unor seturi de date foarte mari.
• Înțelege diferența dintre Apache Spark și Hadoop MapReduce și când să folosească fiecare.
• Integrarea Apache Spark cu alte instrumente de învățare automată.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinat administratorilor de sisteme de la nivel începător până la intermediar care doresc să implementeze, să întrețină și să optimizeze clustere Spark.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Instaleze și configureze Apache Spark în diverse medii.
• Gestioneze resursele clusterului și monitorizeze aplicațiile Spark.
• Optimizeze performanța clusterelor Spark.
• Implementeze măsuri de securitate și asigure o disponibilitate ridicată.
• Depaneze și rezolve probleme comune în Spark.

Curba de învățare a Apache Spark crește lent la început, fiind necesar un efort considerabil pentru a obține primele rezultate. Acest curs își propune să treacă peste această parte dificilă inițială. După parcurgerea acestui curs, participanții vor înțelege elementele de bază ale Apache Spark, vor face distincția clară între RDD și DataFrame, vor învăța API-urile Python și Scala, vor înțelege executoarele și sarcinile, etc. De asemenea, urmând cele mai bune practici, acest curs se concentrează puternic pe implementarea în cloud, Databricks și AWS. Studenții vor înțelege, de asemenea, diferențele dintre AWS EMR și AWS Glue, unul dintre cele mai recente servicii Spark ale AWS.

PUBLICUL ȚINTĂ:

Inginer de date, DevOps, Specialist în Știința Datelor

În acest training condus de un instructor, în format live în Moldova, participanții vor învăța cum să folosească Python și Spark împreună pentru a analiza date mari, lucrând la exerciții practice.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Învețe cum să folosească Spark cu Python pentru a analiza date mari.
• Lucreze la exerciții care imită cazuri din lumea reală.
• Folosească diverse instrumente și tehnici pentru analiza datelor mari folosind PySpark.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor care doresc să utilizeze și să integreze Spark, Hadoop și Python pentru a procesa, analiza și transforma seturi de date mari și complexe.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze mediul necesar pentru a începe procesarea datelor mari cu Spark, Hadoop și Python.
• Să înțeleagă caracteristicile, componentele de bază și arhitectura Spark și Hadoop.
• Să învețe cum să integreze Spark, Hadoop și Python pentru procesarea datelor mari.
• Să exploreze instrumentele din ecosistemul Spark (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka și Flume).
• Să construiască sisteme de recomandare bazate pe filtrare colaborativă asemănătoare cu cele de la Netflix, YouTube, Amazon, Spotify și Google.
• Să utilizeze Apache Mahout pentru a scala algoritmii de învățare automată.

Stratio este o platformă centrată pe date care integrează date masive, inteligență artificială și guvernanță într-o singură soluție. Modulele sale Rocket și Intelligence permit explorarea, transformarea și analiza avansată a datelor în mediile de întreprindere.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de date de nivel intermediar care doresc să utilizeze eficient modulele Rocket și Intelligence din Stratio cu PySpark, concentrându-se pe structuri repetitive, funcții definite de utilizator și logică avansată a datelor.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Naviga și lucrează în platforma Stratio folosind modulele Rocket și Intelligence.
• Aplică PySpark în contextul ingerării, transformării și analizei datelor.
• Folosește bucle și logică condițională pentru a controla fluxurile de date și sarcinile de inginerie a caracteristicilor.
• Creează și gestionează funcții definite de utilizator (UDF) pentru operațiuni reutilizabile de date în PySpark.

Formatul cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare practică într-un mediu live-lab.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.